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Enregistrement W4411346190 · doi:10.5965/25944630922025e6985

Éducation esthétique et réseaux sociaux: susciter une attention sensible chez les adolescentes

2025· article· fr· W4411346190 sur OpenAlexaffabout
Marie-Pierre Labrie

Notice bibliographique

RevueRevista de Ensino em Artes Moda e Design · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Philosophy
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans les réseaux sociaux, les adolescent·es sont exposés à une vaste quantité d’images et de sons, ce en continu. L’hyperconnectivité dans laquelle ils et elles évoluent a une incidence importante sur les formes de leur attention aux contenus disponibles et par extension aux œuvres diffusées sur les plateformes connectées. Dans ce contexte, l’appréciation esthétique, exigeant du temps et une attention sensible, peut représenter un défi. Cet article interroge cet enjeu en étayant un cadre théorique autour des notions d’attention, de coprésence connectée, d’éducation au regard et à l’attention et de détournement artistique et pédagogique. Puis, il propose l’analyse d’un récit d’activités d’appréciation ayant eu lieu en enseignement des arts visuels et médiatiques à l’école secondaire au Québec. À partir de ce récit, l’article dégage des orientations pédagogiques favorisant l’attention différenciée, l’intersubjectivité et le caractère processuel de la co/présence pour éduquer au regard.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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